基于FFT加速插值的t-SNE（FIt-SNE） 介绍 t随机邻域嵌入（ ）是一种成功的用于降维和可视化高维数据集的方法。 t-SNE的一种流行是使用Barnes-Hut算法在每次梯度下降迭代时近似梯度。 我们加快了实现过程，如下所示： N体模拟的计算：我们不是使用Barnes-Hut逼近N体模拟，而是插值到等距网格上并使用FFT进行卷积，从而显着减少了每次梯度下降迭代时计算梯度的时间。 有关其工作原理的一些直观信息，请参见。 输入相似度的计算：我们不是使用优势点树来计算最近的邻居，而是使用库来近似最近的邻居。 邻居查找是多线程的，以利用具有多个内核的计算机。 与严格的``最近''邻居相比，使用``近''邻居更快，但也具有平滑效果，这对于嵌入某些数据集很有用（请参阅 ）。 如果需要细微的细节（例如，在识别小型集群中），请使用有利点树（在此实现中也是多线程的）。 查看我们的或以获取更

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1、一次二次多项式拟合 一次二次比较简单，直接使用numpy中的函数即可，polyfit(x, y, degree)。 2、指数幂数拟合curve_fit 使用scipy.optimize 中的curve_fit，幂数拟合例子如下： from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c xdata = np.linspace(0, 4, 50) y = func(xd

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voigt line shape fit.zip Voigt 线型光谱拟合函数，当压力较低时，多普勒效应占主导地位，而随着压力的增加，碰撞效应变得越来越明显。 作为获得最终线型的第一近似值，通常使用洛伦兹线型和多普勒线型的卷积定义了传统的Voigt(VP)线型，其中包含多普勒和洛伦兹形状作为两种极限情况。VP采用Γ_D 、Γ和Δ来表征Voigt线型。Γ_D为多普勒半高全宽，Γ为洛伦兹半高全宽，Δ为压力引起的线型移动。在对于光谱的实际拟合过程中，通常将高斯线宽固定为多普勒效应，计算得到的理论值Γ_D，而放开拟合碰撞展宽Γ。

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